4、计算思维与算法复杂度解析

计算思维与算法复杂度解析

1. 计算思维的核心技能

计算思维包含四个重要特性或技能：
- 分解（Decomposition）
- 模式识别（Pattern recognition）
- 数据表示与抽象（Data representation and abstraction）
- 算法设计（Algorithmic design）

下面将先探讨前三个技能，之后再讨论算法。

2. 分解：化繁为简

分解是计算思维过程的第一大支柱。在现实世界中，问题往往非常复杂，解决起来需要付出大量努力。因此，将一个大问题分解成较小的子问题，然后逐个处理这些子问题会更容易，因为较小的子问题通常更容易解决。如果较小的子问题本身仍然复杂，还可以进一步分解。

例如，要开发一个移动银行应用程序，将线下交易完全转移到线上。可以按以下步骤进行分解：
1. 考虑应用程序的开发平台，如 Android 或 iOS。
2. 若选择 Android 平台，需了解 Android 编程基础，并使用相关工具。
3. 逐步设计应用程序及其各种功能，完成移动银行应用的开发。

3. 模式识别：发现规律

模式识别是计算思维过程的另一个重要支柱。在分解大问题为子问题后，常常会发现子问题中存在一些频繁出现的模式。识别这些模式有助于解决子问题，一旦在一个子问题中解决了某个模式，其他具有相同模式的子问题就会变得容易解决，这是一个重复的过程，直到问题解决。

以之前提到的银行应用程序为例，其中包含一个功能，允许用户上传照片和身份证明，应用程序会将用户提供的照片与身份证明进行